GZPD-01型局部放电监测系统（发电机组）是我公司结合多年局部放电监测技术研发及工程技术服务的丰富经验、吸取GZPD系列及国内外类似产品的技术亮点和用户评价度而研制出的局部放电监测与评估系统。GZPD-01系统集成高性能数据采集单元、有线/4G/5G传输、边缘计算、TF-Map分组筛选、神经网络、故障数据库等先进技术理念，成功的在发电机耐压试验同步、带电运行等状态下的局部放电在线监测或短期重症监护上应用多例，并深受发电机设备管理方的好评。杭州国洲电力科技有限公司GZPD-01 GIS局部放电在线监测装置的实时监测功能。发电机局部放电在线监测软件功能

九、GZTR-S装置使用注意事项9.1高压试验时，所有的试验设备必须明显、牢固的接地。9.2做局部放电监测时，局部放电监测端接局部放电监测仪的监测阻抗盒输入端，监测阻抗盒的接地端接地。9.3由于环境的改变，空气中局部放电模拟监测放电电压值要比SF6气体环境下放电电压值低很多，局部放电监测仪背景干扰大，局部放电波形清晰度低。9.4在有高压输出的时候，严禁直接断开电源，应先将调压器降至零位然后再断开电源。十、GZTR-S装置维护10.1必需保持GZTR-S装置清洁，无油渍、粉尘等。10.2定期检查设备的SF6气体压力值，发现漏气应及时与我方联系。10.3当气压≤0.2Mpa时，应及时补气。发电机局部放电在线监测价格查询GZPD-234型局部放电监测系统(便携式、诊断型)监测和综合分析。

GZPD-01系统的功能特点2.1较强的抗干扰性能对诸多常见的如：广播电视、特高频、移动通讯、飞机以及电力设备运行振动等干扰源均具有较强的抗干扰性能。2.2精确的放电源定位性能通过合理配置弧光传感器，可以精确判断出产生弧光信号的每一个气室。2.3配置灵活，可扩展性强2.4可为每个高压试验区和GIS/GIL腔体进行单独设计。

技术培训关于在线监测型的GZPD-01系统的现场电气作业，杭州国洲电力科技有限公司为GZPD-01系统组建现场作业项目部的电气作业工程师负责安装、调试、投运直至验收通过，并在作业现场对GZPD-01系统的功能、指标和注意事项进行详细的技术培训。

GZPD-234型局部放电监测系统（便携式、GIS定位）是我公司专为GIS等电力设备提供局部放电快速监测、分析和定位而研制。GZPD-234系统基于数字示波器的GIS局部放电定位技术是利用Tektronix示波器的FastFrame技术对特高频（下文皆用UHF简称）传感器进行数据采集，通过对采集的数据进行分析，实现对GIS等电力设备的放电类型进行分析和判定；同时实现对采集人员、采集设备进行管理，实现多种图谱文件格式的导入、导出功能。GZPD-234系统的局部放电数据分析结果以PRPS、PRPD、放电率、φ-Q-N、椭圆图、Q-T和N-T等图谱格式展示，可以连续播放整个放电过程，也可以任意拖动查看某个时刻的放电情况；通过聚类分析实现同一次放电过程中多种放电类型的判定，通过对放电脉冲的FFT计算，分析放电脉冲的频率分布情况；实现了动态开窗和相位调整功能。GZPD-234系统适用于GIS、GIL和变压器等电力设备在制造监测、安装调试(耐压试验同步局部放电监测)和运行管理中的局部放电UHF信号监测、分析和定位。GZPD-234型局部放电监测系统(便携式、诊断型)评价和维护建议。

5.1GIS/GIL局部放电UHF信号的特征GIS/GIL局部放电信号的能量分布可达3GHz，但主要集中在300MHz～1500MHz间，因此采集带宽应至少到1.5GHz，比较好到3GHz。局部放电本身具有一定的随机性，GZPD-234系统具备连续多次捕捉随机脉冲信号的能力。5.2局部放电信号分析及干扰抑制算法2.1GIS/GIL局部放电带电监测信号分析主要包括聚类分析、模式识别和故障定位；聚类又包括频域和时域聚类。2.2信号频率特征分析可以对采集存储的超声波、UHF、高频等完整信号的波形进行时频域变换，对信号的频率成分进行分析，通过信号的频率分量特征进行干扰排除、放电类型辨识、多放电源分离。由于不同来源的放电以及放电与干扰间在信号的频率分布上会有差异，因此通过信号的频率特征分析，能有效区分放电与干扰以及不同来源的放电。 杭州国洲电力科技有限公司GZPD-01系列局部放电在线监测系统的性能测试参数。杭州国洲电力局部放电在线监测报价

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4.7系统软件的监测数据采集功能及分析功能一体化设计，支持一键式安装。4.8可调参数**小化，便于现场快速设置及采集，自动更新参数后采集及存储数据。4.9具备LPF、HPF及BPF等多种数字滤波器及带宽选择功能。4.10具备采集数据自动保存、信号回放、趋势分析、历史数据查询等功能。4.11强大的TF-Map筛选功能：可根据TF-Map分布情况，框选并禁用噪声及干扰信号区间，实时实现采集过程中的信噪分离。4.12内置具有**级评价功能的典型局部放电数据库，结合神经网络、放电特征参量实现绝缘缺陷类型识别。4.13具有分组筛选功能：基于放电脉冲波形特征形成局部放电信号TF-Map，根据TF-Map分布情况分离多源缺陷的局部放电和噪音信号，并完成缺陷和噪音的类型识别。（如下图4.2所示）发电机局部放电在线监测软件功能